Reality Virtual Studio IBC 2016 - UE4で作られた空間と人物を高速リアルタイム合成したバーチャルスタジオが凄い！
AI 技術 技術-Technology Runway Gen-3 Alpha - テキストから高品質な動画を生成出来るモ... 2024-07-02 各種AI活用サービスを展開するRunwayからテキストから高品質な動画を生成出来るモデルの新バージョン「Gen-3 Alpha」が一般公開されました！ 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Mio3 Symmetry - メッシュ、シェイプキー、頂点グループ、UVマップ... 2024-07-02 mio氏による様々な要素をシンメトリー化可能なBlenderアドオン「Mio3 Symmetry」がGithub上で無料公開されています！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Ultra Dynamic Sky V8 - Unreal Engine用のオー... 2
日本人はなぜ学力が高いのに生産性は低いのか | 永井俊哉ドットコム
このウェブサイトはクッキーを利用し、アフィリエイト（Amazon）リンクを含んでいます。サイトの使用を続けることで、プライバシー・ポリシーに同意したとみなします。 もしも企業が、業界最高の人材を集めながら、業界最低の業績しか出せないことに気付いたなら、企業は直ちに経営の在り方を抜本的に見直すに違いない。さもなくば、従業員たちは安い給料に不満を募らせて職場を去り、その会社の経営は立ち行かなくなるからだ。ところが、日本は、先進国で最高の人材を持ちながら、先進国で最低の労働生産性しか出せていないという最悪のシステムを長期にわたって放置し続けている。日本人は国内の待遇が悪くても海外にはなかなか逃げないし、日本は経済大国であるため簡単には破綻しないから、政治家たちはあまり深刻にはとらえていない。しかし、私たちは、この情けない状況を変えるために努力しなければならない。 1. 日本のパラドックス日本人は
新人の子に「アナライズモードか確認する関数」を作ってもらったら、省略された関数名が...
くまねこ @kuma_neko_ 入社1年目の子に「アナライズモードか確認する関数」を作って貰ったんだけど、機能は要求を満たしているのに関数名が AnalCheck() と豪速球だったので 「関数名は省略すると機能が分かりにくいから IsAnalyzeMode() にしよう」 となんとかうまく乗り切った。 2016-10-25 16:57:33
【Deep Learning】過学習とDropoutについて - sonickun.log
前回、Deep Learningを用いてCIFAR-10の画像を識別しました。今回は機械学習において重要な問題である過学習と、その対策について取り上げます。 sonickun.hatenablog.com 過学習について 過学習（Overfitting）とは、機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知のデータに対して適合できていない（汎化できていない）状態を指します。たとえ訓練データに対する精度が100%近くに達したとしても、テストデータに対する精度が高くならなければ、それは良い学習とはいえません。特にニューラルネットは複雑なモデルのため過学習に陥りやすいと言われています。 過学習の例 過学習の例として、最小二乗法による多項式近似を用いてサインカーブ（＋標準偏差0.3の乱数）を推測してみます。 参考：最小二乗法のロバスト推定についてまとめた - sonickun.log 下
CHAPTER2 逆伝播の仕組み - ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 前章では、勾配降下法を用いてニューラルネットワークが重みとバイアスをどのように学習するかを説明しました。 しかし、その説明にはギャップがありました。具体的には、コスト関数の勾配をどのように計算するかを議論していません。これはとても大きなギャ
ニューラルネットワークと深層学習
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 大抵の人にとってはごく簡単に504192と読めると思います。でも、脳の中で起 こっていることは簡単どころではありません。脳のふたつの半球にはそれぞれ、 一次視覚野---V1とも呼ばれる、一億四千万のニューロンと何十億ものシナ プスからなる領
誤差逆伝播法のノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに ※）「目標関数」をより一般的な名称である「損失関数（Loss Function）」表記に改めました．(2015Oct19) 誤差逆伝播法（以下，Backprop）は多層パーセプトロンを使う人にとってお馴染みのアルゴリズムですよね． いや，これだけ有名なアルゴリズムなのでちょっとネットで探してみれば沢山解説を見つけることが出来るのですが，Backpropを予測誤差の最小化に適用する場合の説明しかみつからないんです．（とはいえ，PRMLをちゃんと読めば全部載ってるんですが）. Backpropでできることは何なのか？ ということ
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【世界の機内食】エコノミー vs ファーストクラス、比べてみると……